Магистр естественных наук (MSc) in
Магистр наук в области инженерии аналитики данных George Mason University Online
Введение
Эта онлайн-степень обеспечивает глубокие статистические знания и техническую готовность, необходимые для того, чтобы вступить в должность ученого, инженера и аналитика данных менее чем за 2 года. Вы научитесь предоставлять процесс, который преобразует необработанные данные и помещает их в контекст принятия решений, а также использует технологии для создания информированных стратегий и интеллектуальных систем.
Учитесь в сфокусированном на карьере учебном плане
Программа преподается на факультете с богатым промышленным опытом и связями. Они опираются на обоих, чтобы преподавать проверенную, ориентированную на карьеру учебную программу, чтобы вы были готовы удовлетворить растущие потребности работодателей.
Заработайте свою степень в программе высшего ранга
20 лучших школ для изучения аналитики больших данных - TechRepublic, март 2016
Лучшие 50 лучших программ для выпускников больших данных - Value Colleges, 2018
Топ 30 самых инновационных школ - Новости США
Основные моменты программы
Волгенау, инженерная школа Джорджа Мейсона, работает с большими данными и кибербезопасностью более 25 лет. Онлайн-формат программы позволяет лучшим специалистам-аналитикам вместе изучать и развивать эту науку.
Больше основных моментов включают в себя:
- Степень менее чем за 2 года
- 10 профориентационных курсов
- Используя то, что вы узнаете сразу
- Учиться из любой точки мира
- Овладение передовыми технологиями
Data Scientist и Data Analyst
Он-лайн MS в Data Analytics Engineering разрабатывает данных ученых и аналитиков. Хотя два названия часто могут разделять или перекрывать обязанности и иногда используются для обозначения одного и того же, в самых строгих определениях они различны.
- Специалисты по разработке данных разрабатывают системы для обработки данных. Они имеют большой опыт работы в области компьютерных наук и опыт в создании систем.
- Аналитики данных обычно являются экспертами в данной области. Они вносят свой вклад в разрабатываемые системы, но их задача - добывать системы и использовать их для разработки действенной стратегии.